В.Н. Ручкин1, В.А. Фулин2, Б.В. Костров3, Д.В. Григоренко4, Е.В. Ручкина5

1 Академия ФСИН России (г. Рязань, Россия)

2 Рязанский государственный университета имени С.А. Есенина (г. Рязань, Россия)

3 Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина (г. Рязань, Россия)

4 АО «НПО «Рязаньприбор» (г. Рязань, Россия)

5 Рязанский государственный агротехнологический университет имени П.А. Костычева (г. Рязань, Россия)

1 v.ruchkin@365.rsu.edu.ru, 2 v.fulin@365.rsu.edu.ru, 3 kostrov.b.v@evm.rsreu.ru,
4 gdvcesium@rambler.ru, 5 ek-ruchkina@yandex.ru

Постановка проблемы. Для нового класса «интеллектуальных» и «умных» систем в рамках современных сквозных технологий не существует единого общего подхода к совместному анализу архитектуры и разработке алгоритмов аппаратных и программных средств, анализу различных структур организации мультинейропроцессорных систем или мультиядерных нейропроцессорных систем на кристалле для заданного коллектива алгоритмов и протоколов передачи и обработки специализированных данных в режиме реального времени без потерь. Актуальными остаются задачи определения рациональной границы между аппаратными и программными средствами и выбора наилучшей структуры с учетом заданных технических требований в новых сферах и направлениях развития общества. Открываются новые возможности значительного скачка вышеуказанных технологий за счет эффективного использования и успешного перехода к технологиям 5G и 6G, беспилотного управления транспортом и виртуального дополнения реальности и др. Анализ, абстрактный синтез, минимизация и структурный синтез на базе концептуальной модели роботов на основе автоматов Мили и Мура обеспечат классификацию вариантов управления коллективом алгоритмов, коллективом нейросетевых автоматов и роботов средствами тензорного вычислителя на кристалле К1879ВМ 8Я тензорного модуля NM Card.

Цель. Разработать киберфизическое представление организации роботов нейросетевого коллектива автоматов на кристалле для заданного коллектива алгоритмов, а также создать концептуальную модель выбора структуры робота и проектирования его аппаратных и программных средств на базе современных отечественных мультиядерных нейропроцессорных систем.

Результаты. Предложен анализ, абстрактный синтез, минимизация и структурный синтез для формализации концептуальной модели совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения роботов, как совокупность связанных между собой автоматов Мили и Мура, и реализующих коллектив алгоритмов A(j) со своим алфавитом внутренних состояний и алфавитом входных сигналов. Показано, что представленная киберфизическая формализация теоретико-множественного подхода и анализа эквивалентности коллектива алгоритмов – коллектива программ позволяет осуществить единое и целостное исследование процессов кластеризации, параллельной организации на уровне микро- и макроархитектуры. Приведены результаты моделирования управлением экспертной системой совместного выбора аппаратных и программных средств робота на основе многоядерной микропрограммируемой системы на кристале посредством ядерной организации макроархитектуры CPS. Отмечено, что разработанный программный комплекс обеспечивает выбор наилучшего варианта по одной из технических характеристик множества T реализации структуры организации робота для заданного класса коллектива алгоритмов. Проанализированы и предложены различные варианты реализации структур роботов.

Практическая значимость. Разработанная экспертная система выбора по аддитивной функции полезности структуры демонстрирует возможности гетерогенной многоядерной системы на кристалле К1879ВМ8Я. В результате сам инструментальный тензорный модуль МС127.05 или тензорная карта NM Card с микро- и макробиблиотеками экспертной системы представляет собой мощную платформу анализа и выбора архитектур организации многоядерных нейросетевых роботов на кристалле, встраиваемых или специализированных высокопроизводительных систем цифровой обработки сигналов и машинного зрения. Платформа может быть использована для решения задач основных направлений сквозных технологий: робототехника, большие данные, отражение атак, системы распределенного реестра, совместное проектирование, безопасность и др.

Ручкин В.Н., Фулин В.А., Костров Б.В., Григоренко Д.В., Ручкина Е.В. Киберфизическое представление роботов нейросетевого коллектива автоматов на кристалле // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 4. С. 56-68. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202404-06

1. Глушков В.М. Введение в кибернетику. Киев: Издательство Академии наук УССР. 1964. 324 с.
2. Rosenblatt F. Perceptron Simulation Experiments // Proceedings of the IRE. 1960. V. 48. № 3. P. 301–309. DOI 10.1109/JRPROC. 1960.287598.
3. Криницкий Н.А. Алгоритмы и роботы. М.: Радио и связь. 1983. 168 с.
4. Лазарев В.Г., Пийль Е.И., Турута Е.Н. Построение программируемых управляющих устройств. М.: Энергоатомиздат. 1984. 324 с.
5. Ручкин В.Н., Асаев А.С., Фулин В.А., Ручкина Е.В. Сквозные технологии: Учеб. пособие. М.: КУРС. 2024. 140 с. ISBN 978-5-907352-25-4.
6. Ручкин В.Н., Фулин В.А., Ручкина Е.В., Григоренко Д.В. Кластерный анализ коллектива алгоритмов многоядерных нейронно-сетевых автоматов и роботов на кристалле // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2023. № 4(57). С. 133–144. DOI 10.48612/jisp/ht78-3683-mp71.
7. Ручкин В.Н., Костров Б.В., Фулин В.А. Интеллектуальная стратегия обеспечения безопасности посредством выбора архитектуры вычислительных и нейронных сетей // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2022. № 3. С. 9–23. DOI 10.48612/jisp/b2pf-9hap-5rud.
8. Черников А.В., Черников В.М., Виксне П.Е., Шелухин А.М. Высокопроизводительное процессорное ядро NMC4 для обработки векторных данных в форматах с плавающей и фиксированной точками // Наноиндустрия. 2018. № S(82). С. 124–128.  DOI 10.22184/1993-8578.2018.82.124.128.
9. Черников В.М., Виксне П.Е., Шелухин А.М., Черников А.В. Новое ядро процессора обработки сигналов NMC4 семейства NeuroMatrix // Программа и тезисы докладов Шестого Московского суперкомпьютерного форума. 2015. С. 12–13.
10. Ручкин В.Н., Костров Б.В., Фулин В.А., Ручкина Е.В. Концепция проектирования аппаратно-программных средств архитектуры нейропроцессорных киберфизических систем // Динамика сложных систем – ХХI век. 2022. Т. 16. № 3. С. 5−13. DOI 10.18127/j19997493-202203-01.
11. Ручкин В.Н., Костров Б.В., Фулин В.А. Интеллектуальные возможности кластерного анализа архитектуры нейропроцессорных ресурсов перехода 5G-6G // Динамика сложных систем – ХХI век. 2022. Т. 23. № 2. С. 10−18. DOI 10.18127/j19997493-202202-02.